CN113022441B - 一种车辆盲区的检测方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明涉及智能交通技术领域，提供一种车辆盲区的检测方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括步骤：获取车辆行驶信息；根据所述车辆行驶信息获取盲区的待确认图像；识别所述待确认图像中是否包括目标对象，若是，则发出预警提示。本发明实施例能够及时根据车辆的车辆行驶信息去调整摄像头的工作状态并获取对应盲区的待确认图像进行判断，生成对应的预警提示通知驾驶人员，有利于让驾驶人员及时根据车辆与四周环境的具体情况做出调整，降低发生事故的可能性，保证车辆驾驶的安全性。

Description

一种车辆盲区的检测方法、装置、电子设备及存储介质

技术领域

本发明涉及智能交通技术领域，尤其涉及一种车辆盲区的检测方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

目前，在道路交通中，随着车辆的数量剧增，驾驶员位于正常驾驶座位置，其视线会因为被车体遮挡而不能直接观察到车辆四周的具体情况，不能直接观察到的区域则为车辆盲区。如果车辆盲区内有其他正在行驶的车辆，或行走的行人时，由于驾驶员无法观测到车辆盲区，经常会导致追尾、碰撞等众多交通事故发生。可见，现有技术中，驾驶员无法观测到车辆盲区，导致车辆驾驶的安全性低的问题。

发明内容

本发明实施例提供一种车辆盲区的检测方法，能够减少发生交通事故的可能性，提高车辆驾驶的安全性。

第一方面，本发明实施例提供一种车辆盲区的检测方法，包括以下步骤：

获取车辆行驶信息；

根据所述车辆行驶信息获取盲区的待确认图像；

识别所述待确认图像中是否包括目标对象，若是，则发出预警提示。

第二方面，本发明实施例还提供一种车辆盲区的检测装置，包括：

获取模块，用于获取车辆行驶信息；

开启模块，用于根据所述车辆行驶信息获取盲区的待确认图像；

识别模块，用于识别所述待确认图像中是否包括目标对象，若是，则发出预警提示。

第三方面，本发明实施例还提供一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述实施例提供的车辆盲区的检测方法中的步骤。

第四方面，一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述实施例提供的车辆盲区的检测方法中的步骤。

本发明实施例中，获取车辆行驶信息；根据所述车辆行驶信息获取待确认图像；识别所述待确认图像中是否包括目标对象，若是，则发出预警提示。本发明实施例由于可以通过获取车辆行驶信息去开启对应的检测设备对盲区进行识别检测，判断所检测到的待确认图像是否为目标对象，进而发出相应的预警提示，这样，能够让驾驶人员及时根据车辆与四周环境的具体情况做出调整，降低发生事故的可能性，保证车辆驾驶的安全性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例提供的一种车辆盲区的检测方法的流程图；

图2是本发明实施例提供的另一种车辆盲区的检测方法的流程图；

图3是本发明实施例提供的另一种车辆盲区的检测方法的流程图；

图4是本发明实施例提供的另一种车辆盲区的检测方法的流程图；

图5是本发明实施例提供的一种车辆盲区的检测装置的结构示意图；

图6是本发明实施例提供的另一种车辆盲区的检测装置的结构示意图；

图7是本发明实施例提供的另一种车辆盲区的检测装置的结构示意图；

图8是本发明实施例提供的另一种车辆盲区的检测装置的结构示意图；

图9是本发明实施例提供的另一种车辆盲区的检测装置的结构示意图；

图10是本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本申请的说明书和权利要求书及上述附图说明中的术语“包括”和“具有”以及它们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。本申请的说明书和权利要求书或上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。

如图1所示，图1是本发明实施例提供的一种车辆盲区的检测方法的流程图，该车辆盲区的检测方法包括以下步骤：

S101、获取车辆行驶信息。

在本实施例中，车辆盲区的检测方法运行于其上的电子设备可以通过有线连接方式或者无线连接方式获取车辆行驶信息等。例如，将车辆盲区的检测方法运行于其上的电子设备与车载系统外部连接通信，或者直接将车辆盲区的检测方法运行于其上的电子设备安装在车载系统中。需要指出的是，上述无线连接方式可以包括但不限于3G/4G连接、WiFi(Wireless-Fidelity)连接、蓝牙连接、WiMAX(Worldwide Interoperability forMicrowave Access)连接、Zigbee(低功耗局域网协议，又称紫峰协议)连接、UWB(ultrawideband)连接、以及其他现在已知或将来开发的无线连接方式。

上述获取车辆行驶信息可以是通过建立车辆盲区的检测设备与车载系统之间的通信连接，其车载系统配置在车辆上且能够获取并提供车辆行驶信息。上述车辆行驶信息可以包括但不限于车辆的速度信息、历史记录信息(行驶里程、行驶时间、行驶次数、行驶最高速度、违规信息、跨线信息、变道信息、熄火信息、点火信息等)、车主信息等。

获取车辆行驶信息可以是当车载系统生成对应的车辆行驶信息之后，根据上述的连接方式直接获取。

S102、根据车辆行驶信息获取盲区的待确认图像。

其中，待确认图像可以包括车辆、行人、公共设施、障碍物、动植物等。获取待确认图像可以通过检测设备获取，检测设备可以是具有抓拍、存储、界面显示、图像处理等技术的设备。在本发明实施例中，检测设备可以是摄像头(CAMERA或WEBCAM)，摄像头可以是旋转摄像头，也可以是固定摄像头。若为旋转摄像头，其对应的旋转角度可以是任意角度，例如：60°、90°、180°、360°等。若为固定摄像头，则固定摄像头的位置可以根据设置在车身上的位置做具体的调整，可以根据不同的方位设置不同的固定角度，其角度也可以是任意角度。需要说明的是，摄像头又称为电脑相机、电脑眼、电子眼等，是一种视频输入设备。上述摄像头可以是2D(Dimension)摄像头，2D表示二维空间，摄像头中图像画面呈现上下和左右两个维度。摄像头也可以是3D摄像头，3D表示三维空间，摄像头中图像画面不仅可以呈现上下和左右两个维度，还可以呈现前后这个维度，形成一个在视觉上有三维立体的图像画面。

在车身上可以设置一个或者多个摄像头，可以在一个方位设置多个摄像头，也可以在不同的位置分别设置摄像头，最好是能够将驾驶人员对应所驾驶的车辆呈现的盲区均设置至少一个摄像头用于获取盲区的图像，例如：将摄像头装配在车身的前后左右四周用于识别盲区四周的具体情况。

上述根据车辆驾驶信息开启对应的检测设备可以是根据车辆的行驶情况，将对应的摄像头进行开启，例如：车辆倒车，则开启车辆的后摄像头以及左右两侧摄像头，判断车辆与后面以及两侧的物体是否会发生碰撞。上述摄像头的工作情况是跟随车辆的启动变化的，当车辆启动时，执行本方法的电子设备将会开启，若车辆停止启动熄火之后，便会自动关闭，配置的摄像头也将关闭。

S103、识别待确认图像中是否包括目标对象，若是，则发出预警提示。

其中，目标对象可以是需要对驾驶员发出预警提示的物体，可以包括活动物体、静止状态的活动物体或者固定物体等。活动物体以及静止状态的活动物体可以包括行人、车辆等，固定物体可以包括公共设施等。

上述的预警提示可以是通过语音播报方式对驾驶人员进行提醒，例如：请注意，车辆左前侧有行人，请注意避让。也可以是发出蜂鸣器报警警示信号，例如：滴滴滴。

作为一种可能的实施例方式，还可以在每个摄像头的位置或者车载系统中配置距离检测设备，并建立摄像头与距离检测设备及车载系统之间的通信连接，用于检测开启的摄像头对应的盲区与目标对象之间的距离，例如：测距传感器、位移传感器等。这样，通过获取不同盲区中车辆与目标对象之间的距离，在发出预警提示时，可以更加准确的为驾驶人员提供参考数据，便于驾驶人员准确地做出调整。还可以在上述距离检测设备上预先设置安全距离阈值，当检测到车辆与目标对象之间的距离小于安全距离阈值时，则会发出上述的预警提示，若大于安全距离阈值，则可以表示车辆正常驾驶。

当对应的方位已开启的摄像头获取到盲区的图像信息时，若检测到对应的盲区的图像中存在上述的行人、车辆、公共设施等，则会向驾驶人员发出预警提示提醒驾驶人员安全驾驶，例如：车辆前方有行人，请注意避让。

本发明实施例中，通过获取车辆行驶信息；根据车辆行驶信息获取待确认图像；识别待确认图像中是否包括目标对象，若是，则发出预警提示。本发明实施例由于可以将检测设备与车载系统进行连接，根据车载系统中车辆行驶信息去开启对应的检测设备对盲区进行识别检测，判断所检测到的待确认图像是否为目标对象，进而发出相应的预警提示。这样，能够让驾驶人员及时根据车辆与四周环境的具体情况做出调整，降低发生事故的可能性，保证车辆驾驶的安全性。

如图2所示，图2是本发明实施例提供的另一种方法流程图，包括以下步骤：

S201、获取车辆行驶信息，车辆行驶信息包括车辆档位信息、行进方向信息以及灯光信息。

S202、根据车辆档位信息、行进方向信息以及灯光信息，启动对应盲区的检测设备，以使检测设备采集盲区的待确认图像。

上述车辆档位信息包括停车档(P)、倒挡(R)、空挡(N)、前进档(D)、2速挡(S)、1速挡(L)。上述行进方向信息可以包括直行、左转弯、右转弯、掉头、倒退等。上述灯光信息可以包括左转弯灯、右转弯灯、近光灯、远光灯、应急灯等。其中，可以通过与车载系统的通信连接获取到上述的车辆档位信息、行进方向信息以及灯光信息，这样，便于根据具体的情况做出具体的判断。

根据车辆档位信息、行进方向信息以及灯光信息开启对应的检测设备例如：车辆正在过红绿灯右转时，档位为2速档，开启右转向灯，则此时右侧及前侧的盲区的摄像头将会开启执行检测，若右侧的摄像头检测到盲区有摩托车等机动车出现，并且在右后轮与右前轮即将经过的行驶轨迹之间，则会发出“右前侧有车辆经过，请注意安全驾驶”的预警提示。

S203、检测车辆档位信息、行进方向信息以及灯光信息是否改变。

判断车辆的车辆档位信息、行进方向信息以及灯光信息是否改变之前，可以持续实时或者定时获取车载系统中车辆的车辆档位信息、行进方向信息以及灯光信息。若当前的车辆档位信息、行进方向信息以及灯光信息与相邻的前一次获取的信息不同，则可认为发生改变，这样摄像头可以对应做出调整。

S204、若改变，则关闭改变前对应的盲区的检测设备，并启动改变后对应的盲区的检测设备，以获取待确认图像。

通过及时调整对应盲区的摄像头的工作状态，能够让摄像头根据车辆的车辆档位信息、行进方向信息以及灯光信息准确及时的获取对应的盲区的图像进行识别，例如：2秒获取一次车辆档位信息、行进方向信息以及灯光信息，在当前的前2秒车辆为2速档、左转弯并开启左转弯灯，当前获取到的车辆档位信息、行进方向信息以及灯光信息为2速档、直行、关灯，则左侧摄像头关闭，前侧摄像头继续开启或者开启。再例如：2秒获取一次车辆档位信息、行进方向信息以及灯光信息，当前的前2秒车辆为2速档、直行、开启，不开灯，当前的车辆为倒挡、倒车、开启左转向灯，则后方摄像头及侧方摄像头开启。在对应的盲区检测设备开启之后，便可以获取该盲区中的待确认图像。

S205、识别待确认图像中是否包括目标对象，若是，则发出预警提示。

在本发明实施例中，通过获取车辆行驶信息，并通过根据车辆行驶信息中的车辆档位信息、行进方向信息以及灯光信息对应盲区的摄像头获取待确认图像，基于获取到的待确认图像识别待确认图像是否包括目标对象，在包括有目标对象时发出预警提示通知驾驶人员。在车辆驾驶的过程中，会实时或者定时获取车辆档位信息、行进方向信息以及灯光信息，并判断是否改变，在改变的情况下，随时控制对应盲区中的摄像头的开启与关闭状态。这样，能够及时根据车辆的车辆行驶信息去调整摄像头的工作状态获取对应盲区的待确认图像进行判断，并生成预警提示通知驾驶人员，有利于让驾驶人员及时根据车辆与四周环境的具体情况作出调整，降低发生事故的可能性，保证车辆驾驶的安全性。

如图3所示，图3是本发明实施提供的另一种车辆盲区的检测方法的流程图。具体包括以下步骤：

S301、获取车辆行驶信息。

S302、根据车辆行驶信息获取对应的待确认图像。

S303、获取对应的盲区中车辆与待确认图像之间的距离，并获取转换后的当前车辆速度。

其中，车辆与待确认图像之间的距离可以是车身与待确认图像之间最近的直线距离。获取在盲区中的待确认图像与车辆之间的距离，可以是通过设置在车身的距离检测设备进行获取，车辆速度可以是通过在速度表盘某个位置安装一个摄像头进行获取，也可以是直接在车载系统中进行获取。

上述转换后的当前车辆速度可以表示将单位为km/h转换为km/s，例如：当前车速为50km/h，转换后的当前车辆速度为50/60²km/s。将速度进行转换之后，更有利于快速对车辆与待确认图像之间的距离进行比对。当然，上述的单位转换只是一种可能，作为另一种方式，可以将单位转换为米(m/s)进行比较。

上述的待确认图像可以是移动的物体，当检测到移动物体为移动的人体时，会将人体作为目标对象，同时获取人体与车辆之间的距离。识别待确认图像是否为人体可以通过对获取到的待确认图像进行具体分析，例如：判断待确认图像是否具有人体的面部特征(鼻子、眼睛、嘴巴、耳朵、头部等)、形体特征(头发、身形、穿戴等)、行为特征(行走、交流等肢体动作)等，当具有人体的特征时，可以判断待确认图像为人体。

当然，上述的人体的特征只是本实施例列举的部分特征，在此不限定作为判断是否为人体的其他特征，并且判断是否为人体的比对特征可以预先存储在系统内部。上述盲区中的人体的数量在本发明实施例中不做限定。

S304、在预设的连续时间段内，对车辆与待确认图像之间的距离进行多次比对。

因车辆行驶时速度较快，因此需要进行比较则要尽可能的保证在预设的连续时间段做多次判断，并且连续的时间段不应过长，这样能够及时准确的获取数据。例如：将预设的连续时间段设置为2秒，并且1秒对待确认图像与车辆之间的距离判断一次。上述进行多次判断并不限定相邻判断次数之间的比对，当比对的次数超过两次时，可以是最后一次比对数据与前面任何一次进行比对，例如：总的比对次数为3对，则第三次获取到的车辆与待确认图像之间的距离可以与第一次和/或第二次进行比对。

S305、若车辆与待确认图像之间的距离不等于初始距离与当前车辆速度的差值或者两者之和，则判定待确认图像为目标对象，并发出预警提示。

其中，车辆与待确认图像之间的距离不等于初始距离与当前车辆速度的差值或者两者之和可以包括：车辆与待确认图像之间的距离大于初始距离与当前车辆速度之间的差值或者两者之和，例如：待确认图像为行人，预设的连续时间为2s，1秒比对一次，当前车速为5m/s，则在第1秒时，初始距离为10m，第2秒时，车辆与待确认图像之间的差值参考距离为5m(两者之和的参考距离为15m)，若车辆与待确认图像之间的实际距离为大于5m,或者大于17m，则表示行人也在运动，并且是反向运动。

上述车辆与待确认图像之间的距离不等于初始距离与当前车辆速度的差值或者两者之和还可以包括：车辆与待确认图像之间的距离小于初始距离与当前车辆速度之间的差值或者两者之和，例如：待确认图像为行人，预设的连续时间为2s，1秒比对一次，当前车速为5m/s，则在第1秒时，初始距离为10m，第2秒时，车辆与待确认图像之间的差值参考距离为5m(两者之和的参考距离为15m)，车辆与待确认图像之间的实际距离小于5m或者小于15m，则表示行人也在运动，并且是同向运动。

其中，当识别到盲区中的待确认图像为人体时，则会将该待确认图像作为目标对象，针对该待确认图像发出预警提示，例如：车辆倒车时，后方摄像头识别到人体，则发出的预警提示为“车辆后方有行人，请注意倒车”。所以，发出的预警提示会根据车辆的车辆行驶信息进行相应的播报，告诉驾驶人员盲区的具体情况，便于驾驶人员及时做出调整。此外，在对应的位置安装摄像头，可以准确的获取对应盲区的具体图像，不会因为可视区域的情况让摄像头对盲区的识别造成影响。再例如：静止的物体为不具有行为能力的物体(道路地面指示牌、障碍物等)时，系统会向驾驶人员发出“车辆后方出现障碍物，请注意”的预警提示。

可选的，上述步骤S103还包括以下步骤：

获取对应的盲区中存在的待确认图像。

在预设的连续时间段内，对待确认图像进行多次识别。

若待确认图像未发出动作信息，且车辆与待确认图像之间的距离等于初始距离与当前车辆速度的差值或者两者之和，则判定待确认图像为静止对象。

上述未发出动作信息表示无论是人体还是固定物体均没有做出任何动作，上述的动作可以包括但不限于肢体动作、面部动作、驾驶动作、行为动作等等。静止对象可以是指静止的活体、道路设施等道路上不具有行为能力的物体。

其中，车辆与待确认图像之间的距离等于初始距离与当前车辆速度的差值或者两者之和可以表示只有车辆一方在运动，或者待确认图像与车辆之间是同向同速行驶，例如：待确认图像为行人，预设的连续时间为2s，1秒比对一次，当前车速为5m/s，则在第1秒时，初始距离为10m，第2秒时，车辆与待确认图像之间的差值参考距离为5m(两者之和的参考距离为15m)，若车辆与待确认图像之间的实际距离为5m或者17m，则表示行人处于静止状态。

判断静止对象与车辆之间的距离是否小于安全距离阈值，若小于则静止对象判定为目标对象，并发出预警提示。

其中，安全距离阈值可以预先设置，例如：5m、8m等。判断静止对象与车辆之间的距离可以是进行比对时中的任何一次距离，当该距离小于安全距离阈值时，则表示该静止对象与车辆之间可能存在安全隐患，所以会将该静止对象确认为目标对象，并发出对应的预警提示信息，例如：车辆与静止对象之间的距离为3m，安全距离阈值为5m，系统发出预警提示为“低于安全距离，请注意”。

在本发明实施例中，连接车辆的车载系统，获取车辆行驶信息，通过摄像头获取车辆盲区的待确认图像，并对待确认图像通过多种方式进行识别，判断待确认图像是否为移动或者静止，并根据判断的结果生成对应的预警提示对驾驶人员进行提醒，可以减少交通事故的发生，并且能够准确的定位需要获取到的盲区，保证车辆驾驶的安全性。

如图4所示，图4为本发明实施提供的另一种车辆盲区的检测方法的流程图，具体包括以下步骤：

S401、基于预先设置的盲区规范，根据不同车辆类型划分车辆的盲区。

其中，预先设置的盲区规范可以是以一般轿车车型为标准，基于驾驶人员视角设置的盲区，盲区可以表示驾驶人员在驾驶过程中，无法获取且对驾驶影响较大的区域。上述盲区可以包括车头盲区、车尾盲区、左侧盲区以及右侧盲区。

在上述的车头盲区、车尾盲区、左侧盲区以及右侧盲区可以只设置一个盲区定位点定位摄像头，也可以是设置多个定位点定位摄像头。当然，摄像头获取到盲区的信息越多，做出的判断会更准确，系统对应发出的预警提示准确率也会更高。

上述的左侧盲区与右侧盲区还可以划分为多个细分盲区，比如分为A柱左右两侧盲区、B柱左右两侧盲区、C柱左右两侧盲区等，其中，A、B、C柱分别对应前窗与前排两侧窗户连接柱、前排窗户与后排窗户连接柱、后排窗户与后视窗连接柱。上述车辆类型可以包括轿车、货车、客车、面包车等。当然，上述只是一个常规标准，若是车型与上述不符的情况，可以根据驾驶人员的盲区视角做具体的调整，例如：车辆为货车时，因为车身长，高度相对轿车而言更高，所以在前部会出现更大的盲区，因此可以对前端出现的盲区做更细化的划分，便于驾驶人员获取到更为准确的预警提示信息。

上述的左侧盲区可以包括车辆左转时，左侧前车轮与左侧后车轮行驶轨迹之间的区域、左侧前车轮与右侧后车轮行驶轨迹之间的区域等。上述右侧盲区可以包括车辆右转时，右侧前车轮与右侧后车轮行驶轨迹之间的区域、右侧前车轮与左侧后车轮行驶轨迹之间的区域等。

S402、将检测设备设置在车身与盲区对应的多个定位点。

其中，定位点可用于固定摄像头，对应不同的定位点上固定的摄像头可以获取不同盲区的摄像区域内的图像。定位点的设置可以是根据上述根据不同的车辆规划出的盲区进行设置，并将摄像头的获取的摄像区域对应的角度调整好。

S403、获取车辆行驶信息。

S404、根据车辆行驶信息获取对应的待确认图像。

S405、识别待确认图像中是否包括目标对象，若是，则发出预警提示。

在本发明实施例中，根据车辆的具体车型对车辆的盲区进行确认，并根据不同位置的盲区在车身设置多个对应的定位点，将摄像头安装在定位点上，获取对应盲区的摄像区域中图像，根据车辆行驶信息其开启对应定位点上的摄像头对盲区中的待确认图像进行识别，若是目标对象，则发出对应的预警提示。这样，可以减少交通事故的发生，并且能够准确的定位需要获取到的盲区，保证车辆驾驶的安全性。

如图5所示，图5是本发明实施例提供的一种车辆盲区的检测装置的结构示意图，车辆盲区的检测装置500包括：

获取模块501，用于获取车辆行驶信息；

开启模块502，用于根据车辆行驶信息获取待确认图像；

识别模块503，用于识别待确认图像中是否包括目标对象，若是，则发出预警提示。

可选的，车辆行驶信息包括车辆档位信息、行进方向信息以及灯光信息，如图6所示，图6是本发明实施例提供的另一种车辆盲区的检测装置500的结构示意图，开启模块502包括：

第一启动单元5021，用于根据车辆档位信息、行进方向信息以及灯光信息，启动对应盲区的检测设备，以使检测设备采集盲区的待确认图像；

检测单元5022，用于检测车辆档位信息、行进方向信息以及灯光信息是否改变；

控制单元5023，用于若改变，则关闭改变前对应的盲区的检测设备，并启动改变后对应于盲区的检测设备，以获取待确认图像。

可选的，如图7所示，图7是本发明实施例提供的另一种车辆盲区的检测装置500的结构示意图，识别模块503包括：

第一获取单元5031，用于获取对应的盲区中车辆与待确认图像之间的距离作为初始距离，同时获取转换后的当前车辆速度；

识别单元5032，用于在预设的连续时间段内，对车辆与待确认图像之间的距离进行多次比对；

第一判定单元5033，用于若当前的车辆与待确认图像之间的距离不等于初始距离与当前车辆速度的差值或者两者之和，则判定待确认图像为目标对象，并发出预警提示。

可选的，如图8所示，图8是本发明实施例提供的另一种车辆盲区的检测装置500的结构示意图，识别模块503还包括：

第二获取单元5034，用于获取对应的盲区中存在的待确认图像；

比较单元5035，用于在预设的连续时间段内，对待确认图像进行多次识别；

第二判定单元5036，用于若待确认图像未发出动作信息，且车辆与待确认图像之间的距离等于初始距离与当前车辆速度的差值或者两者之和，则判定待确认图像为静止对象；

判断单元5037，用于判断静止对象与车辆之间的距离是否小于安全距离阈值，若小于则静止对象判定为目标对象，并发出预警提示。

可选的，如图9所示，图9是本发明实施例提供的另一种车辆盲区的检测装置500的结构示意图，装置500还包括：

划分模块504，用于基于预先设置的盲区规范，根据不同车辆类型划分车辆的盲区；

设置模块505，用于将检测设备设置在车身与盲区对应的多个定位点。

可选的，上述划分模块504还用于将盲区划分为车头盲区、车尾盲区、左侧盲区以及右侧盲区。

在本发明实施例中，该车辆盲区的检测装置500能够实现上述实施例提供的车辆盲区的检测方法的各个步骤，并能够达到相同的效果，为避免重复，在此不再赘述。

如图10所示，图10是本发明实施例提供的一种电子设备1000的结构示意图，该电子设备1000包括：存储器1002、处理器1001、网络接口1003及存储在存储器1002上并可在处理器1001上运行的计算机程序，处理器1001执行计算机程序时实现上述实施例提供的车辆盲区的检测方法中的步骤。

具体的，处理器1001用于执行以下步骤：

获取车辆行驶信息；

根据车辆行驶信息获取盲区的待确认图像；

识别待确认图像中是否包括目标对象，若是，则发出预警提示。

可选的，车辆行驶信息包括车辆档位信息、行进方向信息以及灯光信息，处理器1001执行的根据车辆行驶信息获取盲区的待确认图像的步骤包括：

根据车辆档位信息、行进方向信息以及灯光信息，启动对应盲区的检测设备，以使检测设备采集盲区的待确认图像；

检测车辆档位信息、行进方向信息以及灯光信息是否改变；

若改变，则关闭改变前对应的盲区的检测设备，并启动改变后对应于盲区的检测设备，以获取待确认图像。

可选的，处理器1001执行的识别待确认图像中是否包括目标对象，若是，则发出预警提示的步骤包括：

获取盲区中车辆与待确认图像之间的距离作为初始距离，同时获取转换后的当前车辆速度；

在预设的连续时间段内，对车辆与待确认图像之间的距离进行多次比对；

若当前的车辆与待确认图像之间的距离不等于初始距离与当前车辆速度的差值或者两者之和，则判定待确认图像为目标对象，并发出预警提示。

可选的，处理器1001执行的识别待确认图像中是否包括目标对象，若是，则发出预警提示的步骤还包括：

获取对应的盲区中存在的待确认图像；

在预设的连续时间段内，对待确认图像进行多次识别；

若待确认图像未发出动作信息，且车辆与待确认图像之间的距离等于初始距离与当前车辆速度的差值或者两者之和，则判定待确认图像为静止对象；

判断静止对象与车辆之间的距离是否小于安全距离阈值，若小于则静止对象判定为目标对象，并发出预警提示。

可选的，在获取车辆行驶信息之前，处理器1001还执行以下步骤：

基于预先设置的盲区规范，根据不同车辆类型划分车辆的盲区；

将检测设备设置在车身与盲区对应的多个定位点。

可选的，处理器1001执行的划分车辆的盲区的步骤包括:

根据车辆的类型将盲区划分为车头盲区、车尾盲区、左侧盲区以及右侧盲区。

本发明实施例提供的电子设备1000能够实现车辆盲区的检测方法实施例中的各个实施方式，以及相应有益效果，为避免重复，这里不再赘述。

需要指出的是，图中仅示出了具有组件的1001-1003，但是应理解的是，并不要求实施所有示出的组件，可以替代的实施更多或者更少的组件。其中，本技术领域技术人员可以理解，这里的电子设备1000是一种能够按照事先设定或存储的指令，自动进行数值计算和/或信息处理的设备，其硬件包括但不限于微处理器、专用集成电路(ApplicationSpecific Integrated Circuit，ASIC)、可编程门阵列(Field－Programmable GateArray，FPGA)、数字处理器(Digital Signal Processor，DSP)、嵌入式设备等。

电子设备1000可以是桌上型计算机、笔记本及掌上电脑等计算设备。电子设备1000可以与用户通过键盘、鼠标、遥控器、触摸板或声控设备等方式进行人机交互。

存储器1002至少包括一种类型的可读存储介质，可读存储介质包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，SD或DX存储器等)、随机访问存储器(RAM)、静态随机访问存储器(SRAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、可编程只读存储器(PROM)、磁性存储器、磁盘、光盘等。在一些实施例中，存储器1002可以是电子设备1000的内部存储单元，例如该电子设备1000的硬盘或内存。在另一些实施例中，存储器1002也可以是电子设备1000的外部存储设备，例如该电子设备1000上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。当然，存储器1002还可以既包括电子设备1000的内部存储单元也包括其外部存储设备。本实施例中，存储器1002通常用于存储安装于电子设备1000的操作系统和各类应用软件，例如车辆盲区的检测方法的程序代码等。此外，存储器1002还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的各类数据。

处理器1001在一些实施例中可以是中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、控制器、微控制器、微处理器、或其他数据处理芯片。该处理器1001通常用于控制电子设备1000的总体操作。本实施例中，处理器1001用于运行存储器1002中存储的程序代码或者处理数据，例如运行车辆盲区的检测方法的程序代码。

网络接口1003可包括无线网络接口或有线网络接口，该网络接口1003通常用于在电子设备1000与其他电子设备之间建立通信连接。

本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器1001执行时实现上述实施例提供的车辆盲区的检测方法中的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)或随机存取存储器1002(Random AccessMemory，简称RAM)等。

以上所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。

Claims (7)

1.一种车辆盲区的检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取车辆行驶信息，所述车辆行驶信息包括车辆档位信息、行进方向信息以及灯光信息；

根据所述车辆档位信息、行进方向信息以及灯光信息，启动对应盲区的检测设备，以使所述检测设备采集所述盲区的待确认图像，所述盲区包括左侧盲区以及右侧盲区，所述左侧盲区包括车辆左转时，左侧前车轮与左侧后车轮行驶轨迹之间的区域，所述右侧盲区包括车辆右转时，右侧前车轮与右侧后车轮行驶轨迹之间的区域；

检测所述车辆档位信息、行进方向信息以及灯光信息是否改变；

若改变，则关闭改变前对应的盲区的检测设备，并启动改变后对应于盲区的检测设备，以获取所述待确认图像；

识别所述待确认图像中是否包括目标对象，若是，则发出预警提示，所述目标对象为出现在改变后的盲区且在后轮与前轮即将经过的行驶轨迹之间的对象。

2.如权利要求1所述的车辆盲区的检测方法，其特征在于，所述识别所述待确认图像中是否包括目标对象，若是，则发出预警提示的步骤包括：

获取盲区中车辆与所述待确认图像之间的距离作为初始距离，同时获取转换后的当前车辆速度；

在预设的连续时间段内，对车辆与所述待确认图像之间的距离进行多次比对；

若当前的车辆与所述待确认图像之间的距离不等于所述初始距离与所述当前车辆速度的差值或者两者之和，则判定所述待确认图像为目标对象，并发出预警提示。

3.如权利要求1所述的车辆盲区的检测方法，其特征在于，所述识别所述待确认图像中是否包括目标对象，若是，则发出预警提示的步骤还包括：

获取所述对应的盲区中存在的所述待确认图像；

在预设的连续时间段内，对所述待确认图像进行多次识别；

若所述待确认图像未发出动作信息，且车辆与所述待确认图像之间的距离等于初始距离与当前车辆速度的差值或者两者之和，则判定所述待确认图像为静止对象；

判断所述静止对象与车辆之间的距离是否小于安全距离阈值，若小于则所述静止对象判定为目标对象，并发出预警提示。

4.如权利要求1所述的车辆盲区的检测方法，其特征在于，在所述获取车辆行驶信息之前，所述方法还包括步骤：

基于预先设置的盲区规范，根据不同车辆类型划分车辆的盲区；

将所述检测设备设置在车身与所述盲区对应的多个定位点。

5.一种车辆盲区的检测装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取车辆行驶信息，所述车辆行驶信息包括车辆档位信息、行进方向信息以及灯光信息；

开启模块，用于根据所述车辆档位信息、行进方向信息以及灯光信息，启动对应盲区的检测设备，以使所述检测设备采集所述盲区的待确认图像，所述盲区包括左侧盲区以及右侧盲区，所述左侧盲区包括车辆左转时，左侧前车轮与左侧后车轮行驶轨迹之间的区域，所述右侧盲区包括车辆右转时，右侧前车轮与右侧后车轮行驶轨迹之间的区域；检测所述车辆档位信息、行进方向信息以及灯光信息是否改变；若改变，则关闭改变前对应的盲区的检测设备，并启动改变后对应于盲区的检测设备，以获取所述待确认图像；

识别模块，用于识别所述待确认图像中是否包括目标对象，若是，则发出预警提示，所述目标对象为出现在改变后的盲区且在后轮与前轮即将经过的行驶轨迹之间的对象。

6.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至4中任一项所述的车辆盲区的检测方法中的步骤。

7.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至4中任一项所述的车辆盲区的检测方法中的步骤。

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